package cn.whuc.spark.operator

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo_DoubleValue {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 1 创建sparkContext
    val sc: SparkContext = new SparkContext(
      new SparkConf()
        .setMaster("local[*]")
        .setAppName(" ")
    )

    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))

    // 交集
    val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
    //    println(rdd3.collect().mkString(","))

    // 并集
    val rdd4 = rdd1.union(rdd2)
    //    println(rdd4.collect().mkString(","))

    // 差集 在rdd1的角度，两个rdd中重合的部分去掉（不在rdd1中的不管）
    val rdd5 = rdd1.subtract(rdd2)
    //    println(rdd5.collect().mkString(","))

    // 拉链
    // 分区数要一致 Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(4, 2)
    // 分区中数据个数不同 Can only zip RDDs with same number of elements in each partition
    //
    val rdd6 = rdd1.zip(rdd2)
    println(rdd6.collect().mkString(","))

    // 3 关闭上下文对象
    sc.stop()
  }
}
